2025年，隨著糧食倉儲行業的智能化升級和信息化監管項目的推進，視頻監控技術在糧食倉儲管理中的應用逐漸深入。利用視頻監控技術進行異常行為檢測已成為一種有效的管理手段，能夠實時監測糧倉內的各項作業活動，並通過機器學習和深度學習算法分析監控畫面，識別出異常行為和潛在的安全風險。本文總結了基於視頻的糧倉作業異常行為檢測的數據集建立與預處理方法，闡述了機器學習和深度學習技術在該領域的應用進展，並對未來研究方向進行了展望。

  一、糧食倉儲中視頻異常行為檢測的數據集獲取與預處理

  《2025-2030年全球及中國智能糧食倉儲行業市場現狀調研及發展前景分析報告》食倉儲行業中，視頻異常行為檢測技術的應用面臨著數據集不完善、模型準確性不足等問題。為了提高檢測的準確性和魯棒性，數據集的獲取與預處理顯得尤為重要。

  (一)數據集獲取

  數據集的獲取是視頻異常行為檢測的基礎。目前，開源數據集資源相對匱乏，許多研究者需要針對特定場景或行為進行數據的獲取與預處理。例如，安全帽佩戴異常檢測中常用的公開數據集有 Hard Hat worker image dataset 和 Safety Helmet Wearing Dataset。然而，這些開源數據集有限，許多研究人員選擇自行構建數據集。通過從監控視頻中截圖或實地拍攝收集圖像，並用工具進行標註，可以增加數據集的適用性，使其在訓練模型時能夠更好地泛化到真實場景的任務中。

  (二)數據預處理

  糧食倉儲行業應用分析顯示數據預處理是提高數據質量的關鍵步驟。通過數據的預處理，如歸一化、灰度值範圍統一和尺寸標準化等，可以顯著提高模型的準確性和泛化能力。例如，隨機裁剪、Cut Mix、噪聲模擬環境、高斯濾波去噪等方法可以提高模型的泛化能力，但可能丟失重要信息。而灰度值和尺寸標準化可以提高模型的準確性和穩定性，但可能造成細節損失。因此，未來的研究應著重解決糧倉作業場景數據的收集與標註問題，以及技術在不同環境中的適配性。

  二、糧食倉儲中基於機器學習的視頻異常行為檢測

  機器學習算法在視頻異常行為檢測領域已經取得了顯著進展。通過利用機器學習算法，研究人員能夠設計出高效的系統來識別各種異常行為，如作業人員未規範佩戴安全帽、吸菸、跌倒等。

  (一)監督學習

  監督學習技術在智能監控和異常行為識別領域應用日益成熟。例如，採用基於傅立葉描述子與支持向量機(SVM)的方法，可以顯著提高煙霧檢測的準確性和魯棒性。此外，時空統一網絡結合了 U 形卷積自編碼網絡的空間信息表示能力和卷積長短期記憶網絡的時間運動數據建模能力，有效提高了視頻異常檢測的準確性和效率。

  (二)無監督學習

  無監督學習方法在異常行為檢測領域也展現出巨大潛力。例如，基於移動對象最小包圍矩形交叉區域的多目標跟蹤算法能夠有效判斷並排除多目標間的交叉和干擾，從而提高跟蹤算法的準確性。此外，基於高斯混合全卷積變分自編碼器進行視頻異常行為檢測，通過結合空間流和時間流的信息，達到高效、準確的異常行為檢測。

  三、糧食倉儲中基於深度學習的視頻異常行為檢測

  深度學習技術在視頻異常行為檢測中表現出色，尤其是在低光照環境下對異常行為的精確識別方面。目前，深度學習主要分為二階段和一階段兩種主要算法。

  (一)基於改進 Faster R-CNN 的視頻異常行為檢測

  Faster R-CNN 是一個綜合了特徵提取、候選區域生成、分類和邊框回歸的完整目標檢測系統。近年來，許多研究者專注於改進 Faster R-CNN 算法，主要通過增強特徵提取網絡、修改 Anchors 的數量、添加特徵融合金字塔等方式。例如，結合人臉檢測以縮小煙支檢測範圍，有效解決了經典卷積神經網絡在速度、誤檢率和硬體占用率上的不足。

  (二)基於改進 YOLO 的視頻異常行為檢測

  YOLO 系列算法在速度和實時性能方面具有明顯優勢。例如，YOLOv3 引入焦點損失(Focal Loss)使模型更加專注於困難正樣本的訓練，提高了檢測精度。YOLOv4 在處理複雜背景、小目標以及低光照環境等問題時表現出色。YOLOv5 在準確性和速度上具有卓越表現，但需要進一步優化以提高魯棒性、適應性和實時性，特別是在處理遮擋和小目標檢測方面。

  四、總結與展望

  2025年，視頻異常行為檢測技術在糧食倉儲行業的應用取得了顯著進展。這些技術不僅加強了作業人員行為的監管，還有助於實時預防潛在的安全隱患，為糧食倉儲企業安全生產提供技術支撐。然而，由於糧倉環境的特殊性，如光線不足、粉塵干擾等，應用推廣過程中仍存在一些問題。未來的研究可以從以下幾個方面加以改進：

  數據集獲取與標註：通過實地考察、監控視頻錄製和模擬行為等方式獲取更真實的糧倉環境的異常行為數據集。

  技術優化：解決糧倉環境中光線不足、處理遮擋多目標跟蹤困難以及遠距離目標識別不精確等問題。

  技術融合：結合物聯網(IoT)技術和邊緣計算提升實時數據處理能力，從而更有效地支撐糧倉環境下安全作業行為的監控和管理。

  算法改進：利用深度學習方法在特徵提取和時序數據分析的優勢，加強算法模型的優化改進，從而更準確地識別和分類複雜的糧倉作業活動。

  通過這些改進，視頻異常行為檢測技術將在糧食倉儲行業中發揮更大的作用，為糧食倉儲行業的安全生產提供更有力的技術支持。